Oracle数据仓库技术在钢铁销售决策支持中的应用研究

"这篇硕士论文主要探讨了基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现，作者吕洪敏，专业为计算机应用技术，导师为陈和平，完成于2007年。论文详细介绍了数据仓库的核心概念、特性，以及在企业决策支持中的重要作用。文中提到了数据仓库的四大特征：面向主题、集成、时变和非易失性，并指出其并非一个新产品，而是一种解决方案。此外，论文还重点关注了联机分析处理（OLAP）在数据仓库中的应用，包括多维数据分析操作如切片、切块、上卷、下钻和旋转。作者利用Oracle9i数据仓库解决方案，设计并实现了钢铁销售决策支持的数据仓库系统，包括合同、销售和来款三个主题的划分，以及ETL转换和OLAP的运用。" 本文首先介绍了数据仓库的基础知识，数据仓库作为一项综合技术，主要用于管理和利用企业数据，提供决策支持。它不同于传统的数据库，是针对特定主题的、整合了多源异构数据的集合，旨在为决策过程服务。论文详细讨论了数据仓库的架构，包括其数据组织和分析方法。 接着，论文深入探讨了OLAP技术，这是数据仓库的重要应用之一。OLAP能够对数据仓库中的数据进行多维度的聚合和预计算，以提供快速的多角度分析。论文展示了如何通过OLAP操作，如切片、切块、上卷、下钻和旋转，来帮助用户深入理解数据。 在理论基础部分，论文介绍了Oracle公司的数据仓库解决方案，特别是Oracle9i版本的相关工具。随后，作者针对实际的钢材销售业务场景，构建了数据仓库模型，设计了一个包含合同、销售和来款三个主题的三层OLAP客户/服务器体系结构，以满足决策支持的需求。 在实现阶段，论文详细描述了如何运用Oracle Warehouse Builder (OWB)工具进行ETL（抽取、转换、加载）过程，将业务数据整合到数据仓库中。此外，为了在二维屏幕上展示多维数据，作者还利用Oracle Business Intelligence工具进行数据可视化，以提升决策效率。 这篇论文通过理论与实践相结合的方式，全面展示了如何利用Oracle数据仓库技术构建决策支持系统，对于理解和应用数据仓库技术，特别是在企业决策领域的应用，具有很高的参考价值。